統計学の多変量解析の考え方で困ってます

質問

１）症例数が23程度で、多変量解析をしています。重回帰解析において、ある物質がP＜0.05となるのですが、独立変数の選択の仕方で、Pが出たり出なかったりします。独立変数の選び方で、変わるならば統計者の意図が入る形になり、biasがかかる気がします。症例数が23程度での重回帰解析に意味はないのでしょうか？また同じ独立変数でstep-wise解析を行っても、その物質のみが採用されるようです。多変量解析を行ううえで、step wiseと重回帰解析の使い分けについてご教授ください。教科書的には重回帰で目安をつけて、step wiseで確認するみたいに書かれていますが、その認識でいいですか？

回答No.1

kgu-2 · ベストアンサー

>独立変数の選択の仕方で、Pが出たり出なかったりします。
pは、危険率であって、常に計算できます。有意差の意味ではありません。科学の世界では、用語は厳密に定義されています。同じ用語を、人によって異なる使い方をしていては、混乱の元になります。
　有意差が出たり・・・、というのは、当然です。そのように独立変数を選びます。それが、研究者の能力です。世界の賢い人が取り組んで、未だに明確でないのが、株価の独立変数です。

>独立変数の選び方で、変わるならば統計者の意図が入る形になり、biasがかかる気がします。
研究者が何を示したいか、例えばどの独立変数が関与しているかを示すのは、研究の目的そのものであって、バイアスには該当しません。

>症例数が23程度での重回帰解析に意味はないのでしょうか？
独立変数が23あるのなら、全く意味はありません。私なら、重決定係数が高くなるものを３つ程度に絞りますが。0.5はないと、

>重回帰で目安をつけて、step wiseで確認するみたいに書かれていますが、その認識でいいですか？
独立変数を選択して、有意差を示すのが、必要不可欠です。独立変数を適切に選ぶ方法の一つがステップワイズです。変数の数を増加させる、減少させる、増減させる方法があった、と記憶しています。

　単回帰分析は、しょっちゅうやっていますが、重回帰は複雑なので、初心者の私は、やらないことにしていますので、ご参考までに。
　ついでに書くと、私は有意差よりも、決定係数に着目します。

お礼

返事が遅れて申し訳ありません。参考になりました。本当にありがとうございました。

回答No.2

wisemensay

＞症例数が23程度で、多変量解析をしています

　独立変数の10倍程度の症例数が望ましいと言われています。

＞教科書的には重回帰で目安をつけて、step wiseで確認するみたいに書かれていますが、その認識でいいですか？

　基本的には、そのとおりですが、その独立変数が外せないという考えがあれば、無理に除外する必要はありません。
　No1さんの言うとおり、重決定係数が大きな意味をもちます。従属変数の５０％も説明できないなら、何のための重回帰分析かということになります。

お礼

返事が遅れて申し訳ありません。参考になりました。本当にありがとうございました。